夸克智能信息-夸克-搜索内容理解（NLP/CV/多模）算法专家-杭州
任职要求
1. 具备扎实的编程基础，熟悉常用的数据结构和算法，具备良好的代码风格和编程习惯。 2. 理解大模型的技术原理，有多模态大模型数据处理相关项目经验者优先考虑 3. 有良好的沟通表达能力和团队合作精神，热衷技术，乐于寻求挑战和突破自我 加分项： 1、有网页分析、网页质量及反作弊、文档智能等算法相关经验者优先 2、有分布式系统、搜索算法、或者推荐系统研发经验者优先
工作职责
在LLM重构搜索的浪潮中，数据质量决定模型智能的天花板。我们需要你构建数据与模型的「双向进化引擎」，从万亿级多模态数据中提炼认知黄金，驱动大模型突破搜索理解的终极边界！ 1. 万亿级网页提炼：研发多模态数据分析框架，通过网页解析、文档智能、知识抽取等技术，完成全网万亿级搜索网页的关键信息提炼。 2. 攻克数据质量理解：设计网页质量/权威性/可信度的多维度评估模型，以及跨模态数据表征技术，提升夸克在网页知识获取的准确性与可靠性。 3. 驱动数据与算法协同进化：探索大模型时代的数据评估方法论，量化数据优化对搜索效果和模型性能的影响。 4. 打造全网优质内容库：构建多模态数据的处理和挑选管线，建立覆盖网页/图文/视频等全域内容的智能知识库。
研究领域： 人工智能 项目简介： 内生安全是近年来大语言模型研发中的一个关键研究方向。随着模型能力的快速增长，特别是推理模型，通过慢思考LongCoT的方式极大的提升了能力达到专家水平，然而强大能力也带来了潜在的安全风险。内生安全的目标是通过设计模型架构、推理机制或训练流程，使得模型在底层逻辑中具备一致性、自我审查和误差控制的能力，从本质上降低安全隐患，而不是简单依赖筛查和围栏过滤。 对于推理模型的内生安全而言，其主要难点在于 1. 可解释性不足，缺乏启发式策略和理论的结合。没有对推理模型有专门的内生安全性质的定义，形成数学的框架 2. 对抗能力缺失。由于模型较新且运行成本大，目前已有的jailbreak方法依赖大量试错的尝试，很难形成有效的攻防相互促进 3. 动态推理过程的监督。由于推理模型将思考过程进行展示，以往工作只关注在最后模型回复阶段，忽略了推理过程可能包含的风险 因此，可以再一下方向进行相关研究 1. 安全高效评估框架：针对推理模型研发专门的red team方法进行内生安全评估 2. 对抗训练：提出高效的对抗方法，通过posttrain方式提升内生安全 3. 内生安全奖励：在GRPO过程中，除了回复的helpful，也考虑harmless 4. 多模态场景下的推理安全：对图文视频音频等多模态输入，均在思考过程中进行安全检查等
研究领域： 人工智能 项目简介： 【攻击】蚁鉴作为蚁天鉴大模型安全一体化解决方案的重要组成部份之一，聚焦于大语言模型潜在输出内容安全的主动挖掘和模型安全能力的量化评测。随着大模型的应用场景不断扩增，使用场景不断多样化，模态增加，agent组件增加，其暴露出来的潜在风险问题也随之扩大。我们希望通过建立一套自动化选件红队体系，挖掘更多的风险，研发更高攻击成功率的方法。从而更快，更全面地发现风险，评估风险，解决风险。当前评测遇到挑战： 1、如何批量的自动发现扫描未知的安全风险； 2、多模态agent 大模型安全评测方案设计； 3、如何对非API的复杂智能体（例如支小宝）进行评测； 4、大模型其他安全问题的研究，例如：能耗攻击，后门，可解释性等； 【防御】大模型对齐作为蚁天鉴安全护栏核心能力之一，对于不安全或者有攻击性的query，在response的价值观等安全性方面往往能表现出更加优秀的性能，在安全链路中发挥着及其重要的作用。 然而，内容安全大模型依然存在大模型的不足： 1. 与语言模型相比，多模内容安全大模型在内容的理解和生成存在许多跨域风险的理解与对齐问题。 2. 幻觉问题，对于一些低频知识依然存在幻觉，特别是在涉政场景，幻觉问题的影响会被放大。 3. 模型难以可控生成，对于一些紧急badcase修复和业务调整依然需要大量数据重新训练成本较高，无法进行及时高效地局部模型知识更新。 4. 推理模型安全性研究与防控。
研究领域： 人工智能 项目简介： 随着Agent技术被广泛应用于生产和日常生活场景，确保Agent框架的安全性与可信性已成为重要的研究课题。目前，Agent安全研究主要集中在大语言模型层面，而针对Agent系统整体架构（如工具组件、记忆系统、检索增强生成（RAG）组件等）的系统性安全评估与可信分析尚未得到充分关注。此外，随着全新形态和功能的Agent不断涌现，包括最近发布MCP agent框架，其可能引发的安全风险亦缺乏有效的评估机制。同时，Agent与工具之间、Agent之间的通信安全问题同样亟待研究。本项目致力于全面开展Agent系统框架的安全研究，提出系统性、综合性的安全评估方案。从模型安全，组件安全、通信安全到运行安全等多个维度，建立科学完善的评估体系，并提出具体的防御解决方案，实现Agent整体框架的可信构建与应用。
1、围绕商业化广告，应用大模型/NLP/CV/多模态算法能力进行内容理解，构建内容风险标签体系，降低内容违规风险 2、负责大模型/NLP/CV/多模态相关算法研发，面向但不限于：大模型、多模态检索、细粒度分类、人脸识别、目标检测、分割、语义理解等等（以上方向擅长一个即可），时刻follow与探索前沿技术 3、深入小红书丰富的业务场景，结合实际需求进行技术落地和创新，构建商业化广告审核体系